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1.
肖婷婷  诸寅  蔡强  张永明 《分析测试学报》2015,34(10):1142-1146
建立了一种在线中空纤维膜液相微萃取/高效液相色谱联用技术测定3种痕量芳香胺(邻甲苯胺、3,3'-二甲基联苯胺、2-萘胺)的新方法,以顺序注射仪将中空纤维膜液相微萃取装置和高效液相色谱仪连接搭建在线检测装置,利用此装置优化了萃取溶剂、供体相、接收相、盐效应、搅拌速度、萃取时间等前处理条件。结果表明,以正辛醇为萃取溶剂,0.1 mol·L-1Na OH与300 mg·L-1的Na Cl溶液为供体相,0.1 mol·L-1HCl溶液为接收相,搅拌速度为400 r·min-1,萃取40 min后,3种芳香胺的富集倍数可达48~96倍。该方法对3种痕量芳香胺的线性范围为0.01~0.25 mg·L-1,相关系数(r)不小于0.998 4,检出限为0.3~2.2μg·L-1,相对标准偏差(RSD,n=10)为3.1%~4.0%,用于印染废水中3种芳香胺的分析,回收率为98.0%~102.0%。该方法操作简单,有机溶剂用量少,富集率较高,可用于痕量芳香胺类物质的快速分析。  相似文献   
2.
以N-三甲基硅基咪唑、1-溴十二烷为主要原料合成了一个具有双长链的咪唑离子液体——溴化1,3-双十二烷基咪唑(C_(12)MC_(12))。C_(12)MC_(12)与多金属氧酸盐(H_4SiW_(12)O_(40))通过离子交换反应制备了1,3-双十二烷基咪唑硅钨酸盐(C_(12)MC_(12)-SiW_(12))。并通过~1H-NMR、傅里叶变换红外(FT-IR)、热重(TGA)、差示扫描量热仪(DSC)、偏光显微镜(POM)和变温X射线衍射(XRD)对C_(12)MC_(12)和C_(12)MC_(12)-SiW_(12)的性质进行表征。结果表明C_(12)MC_(12)具有液晶性质,为层状介晶结构。当用多酸阴离子SiW_(12)O_(40)~(4-)取代C_(12)MC_(12)中的Br~-后,C_(12)MC_(12)-SiW_(12)的熔点升高,液晶性质消失,但仍为准层状结构。  相似文献   
3.
基于经典电动力学导出的表征简单离子磁化率的磁性点价gi所构建的分子磁性连接性指数?mF及45种碱金属化合物的摩尔磁化率χm的实测数据集,利用粒子群寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了基于0F和1F的碱金属化合物χm的预测模型,并与基于多元线性回归(MLR)模型的计算结果进行了比较.结果显示,基于9次交叉验证的SVR模型预测的平均绝对误差、平均相对误差绝对值以及均方根误差均比MLR模型小,表明SVR模型的回归预测能力优于MLR.研究表明,磁性连接性指数mF是一种合适的分子描述符,SVR是一种预测碱金属化合物χm的有效方法. 关键词: 碱金属化合物 摩尔磁化率 支持向量回归 预测  相似文献   
4.
根据不同工艺参数(层厚、扫描间距、激光功率、扫描速度、加工环境温度、层与层之间的加工时间间隔和扫描方式)下的选择性激光烧结成型件密度的实测数据集,应用基于粒子群算法寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了加工工艺参数与成型件密度间的预测模型,并与BP神经网络模型进行了比较.结果表明:基于相同的训练样本和检验样本,成型件密度的SVR模型比其BP神经网络模型具有更强的内部拟合能力和更高的预测精度;增加训练样本数有助于提高SVR预测模型的泛化能力;基于留一交叉验证法的SVR模型的预测误差最小.因此,SVR是一种预测选择性激光烧结成型件密度的有效方法. 关键词: 选择性激光烧结 密度 支持向量机 回归分析  相似文献   
5.
用动态超声萃取分光光度法在线测定了红花中的红花黄色素, 对萃取条件进行了优化. 萃取与测定同时进行, 大大缩短了样品的分析时间, 简化了分析过程. 通过与静态超声萃取、振荡萃取和索式萃取进行比较, 不仅证明该方法耗时最短, 而且样品用量小, 萃取产率较高. 实际样品分析得到了满意的结果.  相似文献   
6.
以三甲氧基硅烷(trimethoxysilane,TMOS)与甲基丙烯酸甲酯(methyl methacrylate,MMA)为原料,氯铂酸为催化剂进行硅氢加成得到产物MMA-TMOS,再与甲基三甲氧基硅烷和苯基三甲氧基硅烷进行水解、缩合制备甲基丙烯酸甲酯改性有机硅树脂(MMA modified silicone resin,MMA-SR);以甲基苯基二甲氧基硅烷进行水解、缩合制备硅油(silicone oil,SO).以石油醚作为溶剂,树脂与硅油按一定质量比,并加入一定量有机锡催化剂、双氨类偶联剂以及填料进行混合制成有机硅涂料,在马口铁表面形成保护涂层,采用DSC曲线、粘附性、邵尔A硬度、断裂弯曲半径、开路电压(OCV)和保护涂层的电化学阻抗谱(EIS)来评估涂层的耐热性,机械性能和耐腐蚀性.改性后的有机硅涂料各项性能明显提高,邵尔A硬度最高达60度,附着力1级,弯曲半径2.5 mm;其热分解温度为338.6℃,略低于未改性涂料的341.5℃,基本保持了有机硅树脂的热稳定性;在3%NaCl溶液中浸泡4 d,涂料开路电位相对于未改性涂料正移0.476 V,电化学阻抗也提高了8.6×10~7Ω·cm~2,防腐蚀性能得到一定增强.  相似文献   
7.
根据在不同热压烧结工艺参数(包括TiN的含量、烧结温度和保温时间)下合成的AlON-TiN复相材料的抗弯强度实测数据集,应用基于粒子群算法寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了AlON-TiN复相材料在不同热压烧结工艺参数下抗弯强度的SVR预测模型,并与基于人工神经网络(ANN)模型的预测结果进行了比较.利用SVR预测模型并结合粒子群算法对AlON-TiN合成工艺参数进行了寻优和多因素分析.结果显示:对于相同的训练样本和检验样本,AlON-TiN复相材料抗弯强度的SVR模型比ANN模型具有更小的预测误差,表明SVR模型比ANN模型具有更强的预测能力.工艺参数寻优结果表明,当TiN质量分数为13.5%、烧结温度为1863.5 ℃和保温时间为5.8 h时, 可获得抗弯强度为555.452 MPa的AlON-TiN复相材料. 研究结果表明,该方法对于研发理想抗弯强度的AlON-TiN复相材料具有重要的理论指导意义和实用价值. 关键词: AlON-TiN 抗弯强度 支持向量回归 回归分析  相似文献   
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